为什么这个向量的向量超出了范围？

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c++

我已经编写了下面的代码来添加/乘以向量的向量(本质上是一个多维数组)： int matrix_numbers[] = { 1, 2 }; // get rows and columns from userC2065: 'second_matrix': undeclared identifier 我可以从调试器中看出first_matrix和second_matrix在for each循环之后被转储，但是为什么会这样呢

浏览 8提问于2020-09-24得票数 1

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为什么支持向量机中的支持向量超平面为+1.-1？

svm

在支持向量机中，我们有3超平面，另外两个躺在支撑向量上。📷Why我们选择+1和-1作为它们的值，这意味着从决策边界上，位于支持向量上的超平面有一个单位距离所以边距的长度是固定的

浏览 0提问于2022-01-20得票数 1

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支持向量机硬边界:为什么不平衡的数据集可能会导致糟糕的结果？

machine-learning、classification、regression、svm、libsvm

我可以理解为什么软边距支持向量机会受到不平衡训练集的影响:最小化优化问题的误差可以将所有数据训练分类为负面(if |负面示例| >> |正面示例| )。但是，在硬边距支持向量机中，我没有松弛的变量和C语言，所以我不想最小化误差，因为硬边距SVM预期没有错误(对于问题的定义)！硬边界支持向量机只是搜索支持向量，并最大化由支持向量“识别”的类支持超平面之间的</em

浏览 1提问于2013-07-21得票数 2

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支持向量机作为一种基于实例的学习方式？

machine-learning、svm

我读了很多关于支持向量机的文章，在我看到的所有书籍和在线文章中，支持向量机被归类为使用超平面的线性分类器。如果数据不能线性可分，则可以将数据映射到高维，以启用线性边界。现在，我看到了华盛顿大学著名机器学习专家佩德罗·多明戈斯教授的一些文章和幻灯片。他特别将支持向量机归类为一种基于实例的机器学习算法，类似于kNN.有人能跟我解释一下吗？例如，在 in Communications of the ACM (2012年10月)中，他特别将支持向量</

浏览 4提问于2014-10-27得票数 4

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为什么这个代码访问向量超出了它的范围？

c++、qt、stl

因此，我正在尝试将一些代码带到我正在处理的Qt项目中。移动类使用fstream将一些控制点从.txt文件导入到公共成员变量ctrlPos中。例如，当我使用readCtrlPositions，然后尝试使用writePositions访问ctrlPos时，我会得到错误“向量下标超出范围”。 ::glPopMatrix()

浏览 0提问于2016-04-23得票数 0

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字嵌入向量中权值的期望分布

nlp、word2vec、fasttext

我正在训练我自己的嵌入向量，因为我专注于一个学术数据集；这些向量是通过word2vec生成的，还是通过快速文本生成的，这一点都不重要。假设我的向量是150个维度。在观察向量样本的分布时，我做了一些实验，得出了以下结论(不确定它们的绝对正确性)：如果一个人用太少的时间来训练他们的模型，那么向量与它们的初始值没有明显的</

浏览 1提问于2019-03-01得票数 0

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支持向量机图像标注在彩色铸造去除中的实现

c#、image、algorithm、image-processing

我正在实现一个基于[ ]的，它看起来是一个健壮、简单但性能良好的方法。为了避免去除主要颜色(如大面积的植被或水)的固有颜色，他们使用了[]描述的图像注释方法。彩色投影检测器采用多类支持向量机对图像区域进行天空、皮肤、植被、水或其他区域的分类。我的问题是[]只描述该方法，它们不包括训练支持向量机所产生的超平面参数。培训一个新的支持向量机超出了我<

浏览 3提问于2013-01-11得票数 1

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支持向量机中的决策边界和权向量

algorithm、machine-learning、svm

我对SVM有一些困惑，因为我没有太多的数学背景。设超平面(任意维)的方程为w'x+b=0，现在我知道权向量w与这个超平面正交。方程w'x+b=0是否只是一个与支持向量机无关的超平面的一般方程，也就是说，如果w和x是一般向量，那么w'x+b=0形式的任何超平面都会有与超平面正交的向量w吗？考虑下面的

浏览 0提问于2017-05-18得票数 3

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如何在支持向量机(SVM)中找到初始超平面？

machine-learning、svm

就我所理解的支持向量机而言，我们试图从所有与支持向量等距的超平面中寻找最优超平面。这些超平面的数目是无限的，所以我们可以从初始超平面H1开始，这不是最优的。然后，我们可以改变法向量w的长度，这样我们就可以稍微地将H1转换为H2，它有更大的边距。我们继续这个过程，直到我们找到H_max，具有最大边界的超平面。我

浏览 0提问于2020-11-16得票数 2

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SVM中的超平面方程

vector、machine-learning、svm

SVM算法是如何找到最优超平面的？正边超平面方程为w.x-b=1，，负边界超平面方程为w.x-b=-1，，中间(最优)超平面方程为w.x-b=0).。我理解如何通过使用平面的法向量和的已知向量点(不是整个向量)来得到超平面方程。假设已知的向量点是x1，对于某些x，整个向量将是x。如果w.(x-x1)=0；w是平面的法向量，那么w.x=b最终得到了形式w.x=b。

浏览 4提问于2016-06-23得票数 0

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支持向量机-矢量和点之间的混淆

machine-learning、theory、svm

为什么在支持向量机理论中，训练集中位于最大间隔超平面边缘的点称为支持向量？它们是点，不是吗？

浏览 1提问于2012-10-31得票数 2

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统计学习要素-关于第12页的问题

linear-regression

我开始通过统计学习的元素工作，从一开始我就遇到了一些我不明白的事情。我很感谢这个社区的任何帮助。请让我知道，如果这不是发布这些问题的适当论坛(在这种情况下，如果你觉得非常好，请指出我正确的论坛)。在第12页，作者给出了线性回归的常见表达式：提交人接着说：这里我们对单个输出进行建模，所以Y-hat是标量；通常Y-hat可以是K-向量，在这种情况下，β是coeﬃ的p×在(p + 1)-di

浏览 0提问于2019-05-26得票数 3

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理解线性分类支持向量机

machine-learning、computer-vision、svm

我试图了解线性分类支持向量机是如何工作的(如用于的支持向量机)。我觉得我错过了一个重要的部分，恐怕我找不到一个清晰的描述来更好地理解它。经过训练后，支持向量机被完全定义为一组超平面(维数是特征向量的长度)，通常是很小的数目。我希望(天真地？)我训练的支持向量机是这样的：ax < b: 1 其中x是特征向量

浏览 9提问于2015-06-21得票数 0

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与支持向量机相关的混淆

machine-learning、artificial-intelligence、svm

我正在尝试理解这个与svm 相关的示例。-0.0073 -0.4143 -0.2495 -0.1789任何澄

浏览 0提问于2012-12-09得票数 2

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如何以最佳方式将向量分组到易于描述的组中？

algorithm、optimization、computational-geometry、combinatorics

我希望将向量分组到最小数量的组中(因此是最大的组)，以便每个组满足以下约束:对于组中向量的每一列中表示的每个唯一元素的组合，组中必须有一个向量。我最近意识到，如果你把可能的向量空间想象成一个3x3的超立方体，其中每个单位超立方体代表一个单一的向量，那么你可以把这看作是一个几何问题。满足约束的组是这个</

浏览 1提问于2018-12-07得票数 0

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在支持向量机中“支持”是什么意思？

machine-learning、classification、svm

在支持向量机的上下文中，“支持”这个词的含义是什么?支持向量机是一种监督学习模型。

浏览 0提问于2014-02-11得票数 3

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在Matlab中用向量求超几何函数

matlab、function、vector、vectorization、evaluate

我使用Matlab中的广义超几何函数，调用hypergeom(a，b，z)。我想求值向量上的超几何学。如何在Matlab中正确调用hypergeom，使输出向量的长度与a的输入向量的长度相同？编辑：，在这个具体的计算中，我正在计算所谓的汇合超几何函数(Kummer微分方程的解，见：)。标准的内建函数超

浏览 2提问于2017-06-19得票数 0

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帮助我理解二进制支持向量机中的线性可分性

algorithm、machine-learning、classification、svm、libsvm

我在上发布了这篇文章，因为我没有收到任何反馈，这对我来说是一个时间敏感的问题。支持向量机( ...formally )是在高维或无限维空间中构造超平面或超平面集的支持向量机，可用于分类、回归或其他任务。然而，我使用一个流行的支持向量机库(libSVM)来实现支持向量机，当我处理这些数字时，我不明白当n维空间V中的</

浏览 7提问于2010-10-22得票数 5

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棘手的Perlin噪声问题。Grad函数如何使用归一化向量？

math、vector、noise

我目前正在理解改进的Perlin噪声。我完全理解这个理论，但是，我对其常见实现的一个方面感到困惑，比如this。我的问题是，grad()函数如何返回归一化向量(梯度和方向)的点积？我的意思是，归一化向量的点积的范围是-1到1，这是将所有点积混合(淡入淡出)后的Perlin噪声的正常输出。但是经过点积的向量是不归一化的<

浏览 41提问于2021-01-02得票数 2

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汽车的寻优算法

c#、unity3d

我正在尝试实现汽车转向行为的搜索算法。我定义汽车路径的方法是使用球体来表示路径点。我希望这辆车使用搜索算法沿着这个方向移动。我正试着用以下的方式做这件事。更具体地说，我的问题是我的实现不会更新wayIndex，这将导致目标永远不会转到waypoints数组的下一个点。

浏览 0提问于2021-11-24得票数 1

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